炉内带钢跑偏是冷轧连续热处理机组的常见问题之一,严重影响了机组的正常生产。连续带钢生产线中发生跑偏会导致整个生产流程瘫痪,其造成的停机既影响生产效率又有可能造成设备损坏,是稳定生产最大障碍之一,因此解决带钢跑偏一直是业界研究的重点与热点。本文通过分析监控方法现状,针对某钢厂某机组现有带钢跑偏检测系统因定期设备维护引发摄像头位置变化降低判别精度和检测性能的问题。提出图像像素分析的跑偏检测方法,解决了该问题造成的漏检。之后进一步提出了基于注意力选择的跑偏检测方法,既能自适应的寻找带钢边缘又能解决工厂环境复杂、光线变化大的问题。此外根据生产经验实现了跑偏预警及生产报表等一系列功能,完成一套对带钢生产做到实时监测,跑偏提前判断,事后完整记录的全面监控系统。本文介绍了图像检测功能的实现。在像素分析方法中,提出适用于带钢生产环境下的预处理流程,包括摄像头标定,参照物设定,双边滤波等获得干扰小、信息完整的预处理图。提出适合该生产线的跑偏判定方法,很好地解决了摄像头移动及光线等造成的算法失效问题。进一步的结合带钢生产环境的特点,创新性的利用注意力选择模型及自适应阈值二值化图像、差影法等技术应对工厂连续生产中环境变化大的特点,实现了鲁棒性更好的跑偏判断方法。最后介绍了系统的主要功能模块和实际运行效果,对该系统今后的改进做了展望。